CN106846480A - 一种不确定性概率场属性分布建模方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种不确定性概率场属性分布建模方法与系统，该建模方法，包括(一)基于已知的属性边界信息，针对需要进行属性空间分布建模的整体空间，进行几何空间建模与描述，构建整体场地空间，……，(九)对各个每类属性的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各类属性的二、三维矢量化边界，生成不确定性概率场属性分布模型等步骤。该发明提出了一种基于已知属性边界信息，构建区域空间不同属性的统一分布概率场，然后再通过统一分布概率场的最大概率来自动化确定属性空间体中复杂属性的空间分布边界，最后通过空间矢量化迭代计算不同属性空间分布的建模方法及系统。

Description

一种不确定性概率场属性分布建模方法与系统

技术领域

本发明涉及空间属性分布的建模领域，尤其涉及一种不确定性概率场属性分布建模方法与系统。

背景技术

在三维地质体地层属性、海洋体溶质属性分布建模、三维分布建模、三维空气体各类漂浮物属性分布建模、三维土壤体污染物属性分布建模，以及各类空间场的等浓度面、等势面的三维建模等领域，均面临如何基于属性的已知边界信息来如何合理构建整体区间属性三维分布的难题。现有一般属性空间分布建模方法，不管是基于地质统计学等不确定性理论的属性建模方法还是确定性理论的属性建模方法都可以概括为：1、基于已有已知属性边界信息基础上，通过人机交互或假定等来确定可以实现各个属性主体轮廓描述的控制性约束边界信息体系。2、基于控制性约束边界信息体系，采用不确定性方法(地质统计学方法)或确定方法(连续或多阶可导)，来确定各个属性完整的空间分布边界。这两种模式的一般属性建模方法，一旦已知属性边界信息比较多且复杂时，比如包含上千个已知属性钻孔边界信息集以及几十个甚至上百个不同属性且这些属性呈空间交错分布式时，会导致大量的前期人机交互工作量，甚至几乎是陷入死循环的人机交互工作量。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种不确定性概率场属性分布建模方法与系统，提供了一种基于已知属性边界信息，构建区域空间不同属性的统一分布概率场，然后再通过统一分布概率场的最大概率来自动化确定属性空间体中复杂属性的空间分布边界，最后通过空间矢量化迭代计算不同属性空间分布的建模方法及系统。

本发明提出的一种不确定性概率场属性分布建模方法，包括如下步骤：

(一)基于已知的属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)，针对需要进行属性空间分布建模的整体空间，进行几何空间建模与描述，构建整体场地空间Ω；

(二)基于所述属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)，提取、统计全部属性类型的每类属性A_j(j＝1，2，3，…)，构建数字化的属性类型特征向量集合{A₁，A₂，A₃，…}；

(三)对所述属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)进行几何空间建模与描述，构建已知属性空间分布模型{(A₁，C₁)，(A₂，C₂)，(A₃，C₃)，…}；

(四)基于所述的属性类型特征向量集合{A₁，A₂，A₃，…}和已知属性空间分布模型{(A₁，C₁)，(A₂，C₂)，(A₃，C₃)，…}，对所述整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)(q∈Ω)所对应的每类属性A_j(j＝1，2，3，…)的分布概率进行计算并得出点q(x，y，z)的属性分布概率生成统一属性概率分布场

其中： 由q(x，y，z)点所在的相同趋势面α(x，y，z)上的不同已知属性空间分布点与q(x，y，z)点在α(x，y，z)面上的距离综合计算得到，即：其中，f(·)函数满足以下两个约束：

(五)分析、提取整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)的属性分布概率中的最大概率所对应的属性类型，生成统一最大概率属性分布模型F，其中

(六)基于步骤(五)生成的统一最大概率属性分布模型F，统计场地空间Ω中每类属性A_j(j＝1，2，3，…)分布概率最大的点，得到每类属性A_j分布概率最大的分类点集合其中

(七)基于所述的分类点集合(替换原来的)，统计场地空间Ω中有两个或两个以上属性类型分布概率同时最大的点，得到多属性最大概率边界点集合

(八)基于所述的分类点集合和多属性最大概率边界点集合Q_boudary，按属性的类型进行统计，得出所述每类属性类型A_j所对应的多属性最大概率边界点集合即为每类属性类型A_j的最大概率属性边界点集合

(九)对各个每类属性A_j的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各类属性的二、三维矢量化边界，生成不确定性概率场属性分布模型。

需要说明的是，其中：属性类型包括地质地层类型、水体溶质类型、大气漂浮物种类等，属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)为地质钻孔、水体取样、大气探测等方式获取的第i个样本的数据集合，S_i由相应的每类属性A_j及A_j的空间分布三维坐标集合等数据组成，每类属性A_j(j＝1，2，3，…)，j的每一个取值对应一种属性即：

其中，x、y表示水平方向的正交坐标，z表示垂直方向的坐标。

优选的，所述方法用于三维地质体地层属性分布建模中，所述属性类型为地质地层类型。

优选的，所述方法可用于三维海洋体溶质属性分布建模、三维空气体各类漂浮物属性分布建模、三维土壤体污染物属性分布建模以及各类空间场的等浓度面、等势面的三维建模。

优选的，所述方法可用于地质领域的各种专业应用分析领域。专业应用分析领域包括：工程地质的竖直地质剖面、水平地质剖面、斜地质剖面构建以及三维地质建模、三维地质体单元剖分、三维地层方量计算、工程建设全流程领域等的工程建设专业领域；用于水文地质的竖直地质剖面、水平地质剖面、斜地质剖面构建以及三维地质建模、三维地质体单元剖分、三维地层方量计算与分析等的水文地质专业领域；用于环境地质的竖直地质剖面、水平地质剖面、斜地质剖面构建以及三维地质建模、三维地质体单元剖分、三维地层方量计算与分析等的环境地质专业领域；用于矿产地质的竖直地质剖面、水平地质剖面、斜地 质剖面构建以及三维地质模型建模、三维地质体单元剖分、三维储量计算与估算、矿产开采、矿区建设、矿区修复等的矿产地质专业领域；用于环境工程的土壤污染物分布的竖直地质剖面、水平地质剖面、斜地质剖面构建以及三维地质模型建模、三维地质体单元剖分、三维地层方量计算等相关环境工程领域；用于基础地质的竖直地质剖面、水平地质剖面、斜地质剖面构建以及三维地质模型建模、地质填图等的基础地质专业领域。

本发明还提出一种不确定性概率场属性分布建模系统，包括整体场地空间构建模块、属性类型特征向量空间构建模块、已知属性空间分布模型构建模块、统一属性概率计算模块、属性最大概率边界点集合分析计算模块、二/三维矢量化边界模块，所述整体场地空间构建模块，基于已知的属性边界信息对需要进行属性空间建模的整体场地空间，进行几何空间建模与描述；所述属性类型特征向量空间构建模块，对属性边界信息进行归一化预处理，提取、统计全部的属性类型，生成属性类型特征向量集合；所述已知属性空间分布模型构建模块，基于全部的属性类型，进行几何空间进一步建模与描述完善，生成已知属性空间分布模型；所述统一属性概率计算模块对整体场地空间中各点所对应的每类属性的分布概率进行计算，生成统一属性概率分布场，且分析、提取各点所对应的属性类型特征向量空间中的每类属性分布概率中的最大概率所对应的属性类型，生成统一最大概率属性分布模型，所述属性最大概率边界点集合分析计算模块基于所述的统一最大概率分布模型，进行计算统计出存在二个及以上的不同属性类型的点即多属性最大概率边界点集合，并统计属性类型特征向量空间中同一类属性所对应的的全部最大概率属性边界点集合，获得该属性类型的最大概率属性边界点集合，所述二/三维矢量化边界模块基于各个属性类型的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各个属性的二、三维矢量化边界。

有益效果

(一)本发明提出的一种不确定性概率场属性分布建模方法，先构建整个空间体中各属性类型的统一分布概率场，然后基于最大属性概率分布构建属性边界，其针对整个空间体不需要预先大量人机交互来确定各类属性边界的控制性描述，有效的提高了建模效率与准确性。

(二)本发明提出的一种不确定性概率场属性分布建模方法，可以实现复杂属性空间分布自动化建模、区域海量已知属性边界信息的自动化快速建模以及随区域海量已知属性边界信息动态变化的动态、快速建模。

附图说明

图1：本发明一种不确定性概率场属性分布建模方法流程图；

图2：本发明实施例1中整体场地空间示意图；

图3：本发明实施例1中提取、统计全部属性类型系统界面截图；

图4：本发明实施例1中钻孔位置所在的地质垂直切面示意图；

图5：本发明实施例1中标高－15.5米处的水平地质剖面示意图；

图6：本发明实施例1中地层两个或以上的地层类型的最大分布概率分布点示意图；

图7：本发明实施例1中不确定性概率场属性分布模型示意图；

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。

实施例1

本实施例中的一种不确定性概率场属性分布建模方法，包括如下步骤：

(一)基于已知的属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)，针对需要进行属性空间分布建模的整体空间，进行几何空间建模与描述，构建整体场地空间Ω，结合附图2进行说明，根据已知地质钻孔，钻孔编号：zk1、zk2、zk3、zk4、zk6、zk7、zk8、zk9的柱状数据图的空间分布，构建图示立方体框架范围整体场地空间；

(二)基于所述属性边界信息S_i(＝1，2，3，…)，提取、统计全部属性类型的每类属性A_j(j＝1，2，3，…)，构建数字化的属性类型特征向量集合{A₁，A₂，A₃，…}；结合附图3进行说明，基于给定的zk1、zk2、zk3、zk4、zk6、zk7、zk8、zk9等各个钻孔数据，提取、统计已知地质钻孔所有类型的地层的属性特征，如钻孔zk1的5种不同类型的地层分别标记为①、②1、③、④1等，同时分别统计地层的高程、扩散影响参数及其它参数，从而得到每一种类型地层及其对应的高程等属性参数，即构建起了数字化的地层类型特征向量空间，也可以用其他字母或数字形式表示地层标记。

(三)对所述属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)进行几何空间建模与描述，构建已知属性空间分布模型{(A₁，C₁)，(A₂，C₂)，(A₃，C₃)，…}；

(四)基于所述的属性类型特征向量集合{A₁，A₂，A₃，…}和已知属性空间分布模型{(A₁，C₁)，(A₂，C₂)，(A₃，C₃)，…}，对所述整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)(q∈Ω)所对应的每类属性A_j(j＝1，2，3，…)的分布概率进行计算并得出点q(x，y，z)的属性分布概率生成统一属性概率分布场结合附图4进行说明，zk5位置所在的地质垂直切面附图4所示，计算水平面上(X，Y)＝(36133.86，36468.89)位置上的不同深度位置(用Z坐标表示)确定为每种类型地层的概率，得到地层概率分布统计下表所示。

(五)分析、提取整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)的属性分布概率中的最大概率所对应的属性类型，生成统一最大概率属性分布模型F，其中结合附图5进行说明，根据附图5上所示的1、2、3处位置的不同类型地层的概率分布表，分析、提取最大概率所对应的地层类型，如：1处的最大概率为地层类型③，其概率为54.615，2处的最大概率为地层类型④1，其概率为56.5273，3处的最大概率为地层类型②2，其概率为60.623％。所有地质位置均得到如上所述的最大概率的地层类型分布，即得到了统一最大概率地层类型分布模型。

(六)基于步骤(五)生成的统一最大概率属性分布模型F，统计场地空间Ω中每类属性A_j(j＝1，2，3，…)分布概率最大的点，得到每类属性A_j分布概率最大的分类点集合其中结合附图6进行说明，1、2、3、4、5、6处，均对应着最大概率的地层类型分布，如下表所示。可知：1、2、3处的最大概率地层为②1，4、5处的最大概率地层为④1，6处的最大概率地层为④2。类似上述1～6处，确定场地空间中所有地层类型最大概率为②1的点，确定场地空间中所有地层类型最大概率为④1 的点，确定场地空间中所有地层类型最大概率为④2的点。

(七)基于所述的分类点集合统计场地空间Ω中有两个或两个以上属性类型分布概率同时最大的点，得到多属性最大概率边界点集合结合附图7进行说明，分块代表不同类型的地层，在位置存在两个或以上的地层类型的最大分布概率分布点为多个类型地层的边界。

(八)基于所述的分类点集合和多属性最大概率边界点集合Q_boudary，按属性的类型进行统计，得出所述每类属性类型A_j所对应的多属性最大概率边界点集合即为每类属性类型A_j的最大概率属性边界点集合 统计同一种地层所对应的边界点集合，生成该地层的最大概率边界点集合。

(九)对各个每类属性A_j的最大概率属性边界点集合 进行矢量化，获得各类属性的三维矢量化边界，生成不确定性概率场属性分布模型。

需要说明的是：本实施例中属性类型为地质地层类型。三维海洋体溶质属性分布建模、三维空气体各类漂浮物属性分布建模、三维土壤体污染物属性分布建模与本例中的地质建模方法相同。

实施例2

本实施例中的一种不确定性概率场属性分布建模方法构建二维地质剖面的不确定性概率场属性分布模型，包括不局限与竖直/水平/斜地质剖面,包括如下步骤：

(一)基于已知的属性边界信息，针对需要进行属性分布建模的构建整体场地空间，进行二维地质剖面的几何空间建模与描述，构建整体场地空间；

(二)基于所述属性边界信息，提取、统计全部属性类型的每类属性，构建数字化的属性类型特征向量集合；

(三)对所述属性边界信息进行二维地质剖面的几何空间建模与描述，构建已知属性空间分布模型；

(四)基于所述的属性类型特征向量集合和已知属性空间分布模型，对所述整体场地空间中各点所对应的每类属性的分布概率进行计算并得出点的属性分布概率，生成二维地质剖面的统一属性概率分布场；

(五)分析、提取二维地质剖面中各点的属性分布概率中的最大概率所对应的属性类型，生成二维地质剖面的统一最大概率属性分布模型，其中；

(六)基于步骤(五)生成的统一最大概率属性分布模型，统计二维地质剖面中单一属性类型分布概率最大的点，得到单一属性类型分布概率最大的分类点集合；

(七)基于所述的分类点集合，统计二维地质剖面中有两个或两个以上属性类型分布概率同时最大的点，得到多属性最大概率边界点集合；

(八)基于所述的分类点集合和多属性最大概率边界点集合，按属性的类型进行统计，得出所述每类属性类型所对应的多属性最大概率边界点集合，即为每类属性类型的最大概率属性边界点集合；

(九)对各个每类属性的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各类属性的二维地质剖面矢量化边界，生成不确定性概率场属性分布模型。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种不确定性概率场属性分布建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

(一)基于已知的属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)，针对需要进行属性空间分布建模的整体空间，进行几何空间建模与描述，构建整体场地空间Ω；

(二)基于所述属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)，提取、统计全部属性类型的每类属性A_j(j＝1，2，3，…)，构建数字化的属性类型特征向量集合{A₁，A₂，A₃，…}；

(三)对所述属性边界信息S_i(i＝1，2，3，…)进行几何空间建模与描述，构建已知属性空间分布模型{(A₁，C₁)，(A₂，C₂)，(A₃，C₃)，…}；

(四)基于所述的属性类型特征向量集合{A₁，A₂，A₃，…}和已知属性空间分布模型{(A₁，C₁)，(A₂，C₂)，(A₃，C₃)，…}，对所述整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)(q∈Ω)所对应的每类属性A_j(j＝1，2，3…)的分布概率进行计算并得出点q(x，y，z)的属性分布概率生成统一属性概率分布场

(五)分析、提取整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)的属性分布概率中的最大概率所对应的属性类型，生成统一最大概率属性分布模型F，其中

(六)基于步骤(五)生成的统一最大概率属性分布模型F，统计场地空间Ω中每类属性A_j(j＝1，2，3…)分布概率最大的点，得到每类属性A_j分布概率最大的分类点集合其中

(七)基于所述的分类点集合(替换原来的)，统计场地空间Ω中有两个或两个以上属性类型分布概率同时最大的点，得到多属性最大概率边界点集合

(八)基于所述的分类点集合和多属性最大概率边界点集合Q_boudary，按属性的类型进行统计，得出所述每类属性A_j所对应的多属性最大概率边界点集合即为每类属性类型A_j的最大概率属性边界点集合

(九)对各个每类属性A_j的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各类属性的二、三维矢量化边界，生成不确定性概率场属性分布模型。

2.根据权利要求1所述的一种不确定性概率场属性分布建模方法，其特征在于，所述方法用于三维地质体地层属性分布建模中，所述属性类型为地质地层类型。

3.根据权利要求1所述的一种不确定性概率场属性分布建模方法，其特征在于，所述方法可用于三维海洋体溶质属性分布建模、三维空气体各类漂浮物属性分布建模、三维土壤体污染物属性分布建模以及各类空间场的等浓度面、等势面的三维建模。

4.根据权利要求1所述的一种不确定性概率场属性分布建模方法，其特征在于，所述方法可用于地质领域的各种专业应用分析领域。

5.一种不确定性概率场属性分布建模系统，包括整体场地空间构建模块、属性类型特征向量空间构建模块、已知属性空间分布模型构建模块、统一属性概率计算模块、属性最大概率边界点集合分析计算模块、二/三维矢量化边界模块，其特征在于，所述整体场地空间构建模块，基于已知的属性边界信息对需要进行属性空间建模的整体场地空间，进行几何空间建模与描述；所述属性类型特征向量空间构建模块，对属性边界信息进行归一化预处理，提取、统计全部的属性类型，生成属性类型特征向量集合；所述已知属性空间分布模型构建模块，基于全部的属性类型，进行几何空间进一步建模与描述完善，生成已知属性空间分布模型；所述统一属性概率计算模块对整体场地空间中各点所对应的每类属性的分布概率进行计算，生成统一属性概率分布场，且分析、提取各点所对应的属性类型特征向量空间中的每类属性分布概率中的最大概率所对应的属性类型，生成统一最大概率属性分布模型，所述属性最大概率边界点集合分析计算模块基于所述的统一最大概率分布模型，进行计算统计出存在二个及以上的不同属性类型的点即多属性最大概率边界点集合，并统计属性类型特征向量空间中同一类属性所对应的的全部最大概率属性边界点集合，获得该属性类型的最大概率属性边界点集合，所述二/三维矢量化边界模块基于各个属性类型的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各个属性的二、三维矢量化边界。